NRN Agents

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NRN Agents

NRN Agents 是一个平台,支持在虚拟和物理环境中的游戏体验中集成 。该技术结合了数据聚合、模型训练和模型检查功能,涵盖模仿学习和强化学习,以创建模仿人类行为的 [11]

概述

NRN Agents 是一个平台,促进 集成到虚拟和物理游戏体验中。它结合了数据聚合、模型训练和模型检查功能,涵盖模仿学习和强化学习。游戏和机器人技术作为开发 的环境,通过模拟动态的现实世界复杂性,有助于朝着通用人工智能 (AGI) 发展。

该平台专注于行为克隆,使 能够适应并在各种交互环境中执行任务,这使其与主要使用大型语言模型 (LLM) 的工具区分开来。NRN Agents 使用众包的人类游戏数据进行强化学习,使 能够参与 AI 与 AI 的竞赛。这种方法促进了社区参与,并允许共同拥有 ,从而在游戏中创造了新的互动和收入形式。[1]

特点

AI 竞技场

AI 竞技场是一款游戏,玩家可以在其中购买、训练和战斗 AI 驱动的冠军。通过使用模仿学习,玩家通过让他们复制玩家的动作来训练他们的 AI 战士。一旦训练完成,这些战士就会在排名战中与技能相似的对手自主竞争。目标是训练强大的 AI,登上全球排行榜,并在原生代币 $NRN 中获得奖励。

在 AI 竞技场中,AI 是体验的核心。玩家将他们的技能转移到 AI,AI 从他们那里学习并代表他们进行竞争。这创造了一种更个性化的游戏体验,其中 AI 充当玩家的延伸。游戏是基于技能的,玩家训练 AI 的效果越好,AI 就会变得越强大。

AI 竞技场提供了一个无限且常青的竞争,其中 AI 的潜力由玩家的技能和创造力决定,AI 的能力没有限制。它还通过允许 AI 全天候 24/7 自主竞争,增加了比赛 ,并为货币化提供并行游戏,从而提供了具有竞争力的电子竞技潜力。

该游戏的基础设施旨在防止作弊,因为所有战斗都在 AI 竞技场的服务器上运行,这使得训练机器人有效地玩游戏变得更加困难。奖励基于 的表现、 上的 $NRN 数量以及 的 Elo 分数,该分数反映了 AI 的技能水平。[3] [4]

NRN RL

NRN 强化学习 (RL) 使用众包的人类游戏数据来训练 ,使他们能够在 AI 与 AI 的电子竞技比赛中表现出色。这些 贡献于一个社区驱动的模型,其中游戏数据成为共享资产,支持参与者的共同所有权和新的收入机会。通过允许玩家帮助训练 并从他们的成功中受益,NRN RL 在游戏中引入了一种新的货币化结构。它还支持一种新的电子竞技竞争形式,由小队训练的 RL 代理参与 PvP 战斗,强调战略、团队合作以及与 原则(如去中心化和共享价值)的一致性。该平台最终可能会支持 AI 与人类的比赛,挑战人类技能和 AI 适应性。此外,通过其 SDK,NRN RL 将强化学习扩展到游戏之外的物理机器人技术中,将虚拟环境与现实世界应用联系起来,并扩展了交互式自适应系统的潜力。[2]

NRN B2B

永久玩家流动性

NRN Agents 通过使开发人员能够使用复制人类行为的 AI 代理来填充他们的游戏,从而为多人游戏中玩家 问题提供解决方案。通过 NRN SDK 和 Trainer Platform,工作室可以通过利用玩家来源的游戏数据来创建和扩展这些代理,即使在人类玩家不可用时也能确保一致的比赛。这种方法对独立开发人员尤其有利,它提供了一种经济高效的替代传统机器人开发的方法,传统机器人开发通常资源密集且参与度较低。与可预测的 AI 机器人不同,NRN 训练的 提供动态的、基于技能的交互,从而提高比赛质量和保留率,有助于长期维护活跃的游戏社区。[6]

白标 AI

NRN Agents 使工作室能够直接将模仿学习集成到他们的游戏中,从而允许玩家训练 来复制他们的游戏风格。这些 可以作为核心游戏的一部分或作为单独的 AI 聚焦模式,用于单人或多人格式。通过在 AI 中捕获玩家行为,工作室可以支持同时参与不同的游戏部分,从而提高玩家参与度并扩大货币化机会。[8]

NRN 代币

NRN 代币是更广泛生态系统中的一种实用资产,支持 部署、基于强化学习的电子竞技和游戏内经济。工作室可以使用 NRN 来访问工具并集成 ,部署通过认证系统进行跟踪,该系统有助于项目收入。在强化学习中,用户 NRN 以创建数据胶囊,该胶囊收集游戏数据以训练 并确定奖励分配。一旦训练活动结束,贡献者可以销毁数据槽以获得奖励并恢复质押的代币。在 AI 竞技场中,NRN 用于基于技能的 和与竞技游戏相关的经济活动。[9]

代币经济学

NRN 的总供应量为 10 亿个代币,其分配如下:[10]

  • 贡献者:35.8%
  • 社区与生态系统:30%
  • 投资者:14.2%
  • 基金会金库:10.9%
  • 社区 TGE 空投:8%
  • 基金会 OTC 销售:1.1%

合作伙伴

参考文献

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